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Novel Adaptive De-interlacing Algorithm using Temporal Correlation 원문보기

한국방송공학회 2009년도 IWAIT, 2009 Jan. 12, 2009년, pp.199 - 202  

Ku, Su-Il (Division of Electronics and Computer Engineering Hanyang University) ,  Jung, Tae-Young (Division of Electronics and Computer Engineering Hanyang University) ,  Jeong, Je-Chang (Division of Electronics and Computer Engineering Hanyang University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a novel adaptive algorithm for deinterlacing. In the proposed algorithm, the previously developed Enhanced ELA [6], Chen [9] and Li [10] algorithms were used as a basis. The fundamental mechanism was the selection and application of the appropriate algorithm according to the corr...

AI 본문요약
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제안 방법

  • The key point of this proposed paper is a correlation between the previous and next fields. A Correlation Detector took the missing pixels of the current field into consideration for a correlation between the previous and next fields. Then, the proper algorithm was chosen according to the Correlation Detector information.
  • In this section, we will examine three existing algorithms as a basis of this paper: the Enhanced ELA and the Chen [9] and Li [10] algorithms.
  • The proposed algorithm was adaptively selected to interpolate the missing pixels using the appropriate algorithm according to the Correlation Detector.

이론/모형

  • 2D-ELA, Chen’s, and Li’s algorithms are spatio-temporal interpolation methods. As mentioned above, when both fields are only slightly correlated, the proposed method adopted the E-ELA algorithm, which uses spatial domain interpolation. When both fields are highly correlated, the proposed method adopted Chen’s algorithm.
  • First, the input fields are classified to either the foreground or background using a different method with Chen’s algorithm.
  • However, in the case where there was a low correlation with previous fields, but a high correlation with the next field, an inverse of Li’s algorithm was adopted, which was a part of our proposed method.
  • And Xo(p,n) is the output frame defined as in equation (5). The pixels of the background are filled by the pixels of the previous field, and the pixels of the foreground were interpolated using a 2D-ELA algorithm.
  • When both fields are highly correlated, the proposed method adopted Chen’s algorithm.
  • When both fields are highly correlated, we adopted Chen’s algorithm.
  • When both fields are not correlated, we adopted the E-ELA algorithm [6]. This algorithm uses directional correlation among pixels to interpolate a missing line between two adjacent lines in a spatial domain.
  • When only the previous fields are highly correlated, we adopted Li’s algorithm.
  • When there is a low correlation with the next field, but a high correlation with the previous field, the case adopted Li’s algorithm.
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